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Enregistrement W2755471566 · doi:10.1097/dbp.0000000000000500

Mental Health Service Use Among Youth with Autism Spectrum Disorder: A Comparison of Two Age Groups

2017· article· en· W2755471566 sur OpenAlexafffund
Stephanie Ryan, Jonathan Lai, Jonathan A. Weiss

Notice bibliographique

RevueJournal of Developmental & Behavioral Pediatrics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPublic Health Agency
Mots-clésMental healthReceiptAutism spectrum disorderAutismClinical psychologyPsychiatryMental health servicePsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Although youth with autism have elevated rates of mental health problems compared to typically developing youth, little is known about the mental health services that they receive. The current study examines predisposing, enabling, and clinical need factors as they relate to mental health service use in youth with autism. METHODS: The current study surveyed parents of 2337 children and adolescents with autism, compared their access to behavioral management and mental health treatment (MHT), and isolated the correlates of such receipt. RESULTS: Children used behavioral management more than adolescents, whereas the opposite was true for MHT. Mental health treatment receipt was associated with caregiver-related and mental health problems in both age groups, with routine health service use in children and with behavioral problems in adolescents. Behavioral management was correlated with caregiver-related services and behavioral problems in both age groups, and with sex and intellectual disability in adolescents. CONCLUSION: Clinical needs and caregiver service use are consistently associated with mental health care across ages, whereas the role of youth characteristics is particularly relevant when considering service use for adolescents.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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